全球军工智能体深度研究报告（九）

原创 李桂松等云阿云智库军事研究院大国安保课题组

导读：本报告系统梳理全球军工智能体发展脉络，剖析核心技术栈与产业链格局，复盘典型实战案例，研判未来趋势并提出对策建议，为国防科技战略决策、产业落地与风险防控提供系统性支撑。本报告全文145000余字，由云阿云智库军事研究院大国安保课题组原创出品。

云阿云智库大国安保课题组成员名单：

作者：李桂松 | 北京云阿云智库平台理事长

作者：李国熙 | 北京云阿云智库平台全球治理研究中心主任

作者：李富松 | 北京云阿云城市运营管理有限公司副总裁

作者：李国琥 | 北京云阿云智库平台空天学院院长

作者：李嘉仪 | 北京云阿云智库平台金融院长

作者：王成 | 北京云阿云智库平台公共关系总裁13360021949

云阿云智库全球合作

公共关系总裁：王成

联系电话：13360021949

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报告发布日期：2026年 4 月26日

研究团队：云阿云智库大国安保课题组

目录

前言

一、研究框架思路

二、摘要与关键词

第一章 绪论

一、研究背景与意义

（一）研究背景

1.智能化战争形态演进

（1）从信息化到智能化的代际跃迁

（2）OODA 闭环与智能体驱动的决策优势

2.全球军工产业智能化转型

（1）传统军工与 AI 深度融合

（2）智能体成为新质战斗力核心载体

3.地缘竞争与技术军备竞赛

（1）主要军事强国战略布局

（2）智能体技术的战略威慑价值

4.俄乌战争与美以伊战争军工智能体运用

（二）研究意义

1.理论意义

（1）构建军工智能体研究框架

（2）完善军事智能理论体系

2.实践意义

（1）支撑国防科技战略决策

（2）指导产业落地与风险防控

二、研究范围与界定

（一）核心定义

1.军工智能体内涵

（1）自主感知、决策、执行、协同的军事智能主体

（2）与传统自动化、AI 系统的本质区别

2.分类体系

（1）按功能：指挥决策、侦察感知、打击行动、保障支援、网络攻防

（2）按架构：单体智能、集群智能、异构协同智能

（3）按层级：战略级、战役级、战术级、终端级

（二）边界划定

1.包含：军用自主系统、无人平台智能体、多智能体集群、军事大模型智能体

2.排除：纯民用 AI、非自主武器、非智能型信息化装备

三、研究思路与方法

（一）研究思路

1.技术 — 产业 — 应用 — 治理四维框架

2.全球对标 — 现状研判 — 趋势预测 — 对策建议

（二）研究方法

1.文献研究法

2.数据分析法（市场、专利、项目）

3.案例研究法（实战、试验、典型项目）

4.比较研究法（国别、企业、技术路线）

四、报告结构与数据来源

（一）报告结构

（二）数据来源

1.官方文件

2.行业报告

3.企业财报与公开资料

4.学术论文与专利数据

5.实战案例与演习信息

第二章 军工智能体理论基础与技术体系

一、理论基础

（一）智能体理论

1.自主性、反应性、主动性、社会性

2.多智能体系统（MAS）与协同机制

（二）军事智能理论

1.感知 — 决策 — 行动 — 评估闭环

2.人机混合智能与人类在回路 / 上 / 外

（三）复杂系统与体系工程

1.战场复杂自适应系统

2.软件定义战争与数字孪生

二、核心技术栈

（一）基础层

1.算力基础设施

（1）军用 AI 芯片（GPU、FPGA、ASIC、存算一体）

（2）边缘计算与端边云协同

（3）抗恶劣环境算力平台

2.数据与知识

（1）多源战场数据融合

（2）军事知识图谱与常识库

（3）数据安全与合规治理

（二）技术层

1.核心算法

（1）大模型与小模型协同

（2）强化学习与在线进化

（3）计算机视觉与目标识别

（4）语音 / 文本多模态理解

2.关键使能技术

（1）自主导航与定位拒止环境适配

（2）集群协同与分布式决策

（3）电磁对抗与鲁棒性

（4）数字孪生与仿真推演

（三）应用层

1.智能体架构设计

2.人机接口与指挥控制

3.任务规划与动态重规划

三、技术成熟度与演进路径

（一）成熟度曲线（L1-L5）

1.辅助决策 — 半自主 — 有限自主 — 高度自主 — 完全自主

（二）技术演进三大方向

1.从单体到集群

2.从单域到跨域

3.从固定规则到自适应进化

第三章 全球军工智能体发展环境

一、战略环境

（一）美国：算法优势与联合全域指挥控制（JADC2）

（二）中国：新质战斗力与智能化国防

（三）俄罗斯：智能无人装备与电子战结合

（四）欧盟：战略自主与军用 AI 伦理

（五）其他：以色列、日本、韩国、印度布局

二、政策与法规

（一）自主武器系统（AWS）国际规制

（二）主要国家军用 AI 条例

1.美国 DoD 3000.09 与更新版

2.中国全球 AI 治理倡议与军事应用原则

3.欧盟军用 AI 伦理框架

（三）军民融合与产业政策

三、资本与产业环境

（一）全球国防预算与智能化投入

（二）投融资趋势（初创、并购、IPO）

（三）供应链安全与关键技术管控

第四章 全球军工智能体产业链与市场格局

一、产业链结构

（一）上游：基础硬件、软件、数据

1.AI 芯片、传感器、通信模组

2.操作系统、开发框架、数据库

（二）中游：智能体研发、系统集成、测试验证

1.平台型智能体、专用型智能体

2.多域协同集成商

（三）下游：陆、海、空、天、网、电、后勤、训练

二、市场规模与预测

（一）全球市场（2024-2030）

1.按组件：硬件、软件、服务

2.按功能：指挥、侦察、打击、保障、网电

3.按区域：北美、欧洲、亚太、其他

（二）细分市场

1.无人平台智能体

2.指挥决策智能体

3.集群智能系统

4.网电智能体

三、竞争格局

（一）第一梯队：美国（技术、生态、部署领先）

（二）第二梯队：中国、俄罗斯、欧盟、以色列

（三）第三梯队：地区军事强国

（四）集中度与壁垒

1.技术壁垒、资质壁垒、数据壁垒、生态壁垒

第五章 主要国家 / 地区军工智能体发展全景

一、美国

（一）战略与项目

1.JADC2、Project Maven、Anduril、Palantir

2.DARPA 关键项目（自主、集群、认知）

（二）技术能力

1.芯片、算法、平台、协同全栈领先

（三）产业生态

1.传统军工（洛马、诺格、波音）+ 科技巨头 + 初创

（四）实战应用

1.无人机智能体、情报分析、目标识别

二、中国

（一）战略与规划

1.国防智能化、新质生产力、军民融合

（二）技术突破

1.无人装备、集群算法、军事大模型、国产算力

（三）产业主体

1.军工集团、民营科技企业、专精特新

（四）应用进展

1.陆 / 海 / 空 / 天 / 网多域布局

三、俄罗斯

（一）发展路径：实用化、抗干扰、低成本

（二）典型系统：巡飞弹智能体、无人战车、电子战智能体

（三）战场实践与经验

四、欧盟与英国军工智能体发展全景

（一）欧盟战略自主与 AI 监管

（二）英国、法国、德国重点项目

五、以色列与亚太军工智能体发展全景

（一）以色列：小型化、实战化、出口导向

（二）日本、韩国、印度：追赶与自主化

第六章 军工智能体典型应用场景与实战案例

一、指挥决策智能体

（一）战略研判、战役筹划、战术规划

（二）案例：美军智能参谋系统、战场推演

二、侦察情报智能体

（一）多源情报融合、目标自动识别、异常检测

（二）案例：无人机视频分析、卫星情报解译

三、无人作战智能体

（一）空中：无人机蜂群、察打一体自主

（二）陆地：无人战车、排爆机器人

（三）海上 / 水下：无人艇、UUV 自主巡逻

（四）案例：俄乌冲突智能应用、中东实战

四、网电对抗智能体

（一）自主电子战、网络攻防、信号识别

（二）案例：自适应干扰、漏洞挖掘

五、后勤保障智能体

（一）预测性维护、智能投送、战场医疗

（二）案例：装备健康管理、供应链调度

六、模拟训练智能体

（一）虚实结合、智能导调、个性化训练

第七章 核心企业与技术机构

一、国际企业

（一）美国传统军工：洛马、诺格、雷神、波音

（二）美国 AI 新锐：Palantir、Anduril、Shield AI

（三）欧洲：泰雷兹、莱茵金属、BAE

（四）以色列：埃尔比特、拉斐尔

二、中国企业

（一）军工集团：航天、航空、兵器、电子、船舶

（二）民营科技：无人机、AI 算法、算力、系统集成

三、科研机构

（一）DARPA、美军实验室

（二）中国军工科研院所、高校

（三）欧盟、以色列研究机构

第八章 技术风险、安全挑战与治理体系

一、技术风险

（一）算法不可靠、对抗样本、模型漂移

（二）算力与通信瓶颈、极端环境失效

二、安全挑战

（一）网络入侵与劫持

（二）数据泄露与情报窃取

（三）自主失控与误判升级

三、伦理与法律

（一）责任界定、致命自主武器系统（LAWS）争议

（二）国际人道法适配

四、治理框架

（一）国内治理：研发 — 测试 — 部署 — 使用全流程

（二）国际治理：对话、规范、透明、信任措施

（三）技术治理：可解释、可验证、可管控、可追溯

第九章 发展趋势与前景判断

一、技术趋势

（一）大模型驱动智能体进化

（二）跨域集群协同常态化

（三）端边云一体化与轻量化部署

（四）高鲁棒性与对抗环境适配

二、产业趋势

（一）军民融合深化

（二）软件定义装备成为主流

（三）供应链自主可控强化

三、战争形态趋势

（一）智能体主导的分布式作战

（二）决策速度从人类到机器级

（三）无人化、自主化、集群化深度融合

第十章 全球军工智能体深度发展对国家的对策建议

一、国家战略层面

（一）顶层规划与技术路线图

（二）核心技术攻关（芯片、算法、操作系统）

（三）试验鉴定与标准体系

二、产业层面

（一）产业链协同与生态构建

（二）军民融合与民参军机制

（三）知识产权与成果转化

三、安全治理层面

（一）全生命周期安全管控

（二）国际合作与规则塑造

四、人才与投入层面

（一）复合型军事智能人才培养

（二）长期稳定投入与容错机制

五、结论

参考文献

附录

1.关键术语表

2.主要项目清单

3.数据来源说明

4.技术成熟度评估表

摘要与关键词

摘要

本报告系统研究全球军工智能体发展现状、技术体系、产业格局、实战应用与治理挑战，核心结论如下：

1.战争形态跃迁：智能化战争已从理论走向现实，OODA 循环被压缩至秒级，智能体驱动的 “发现即摧毁” 成为常态，战争优势从平台主导转向算法主导，全域异构、人机协同成为新特征。

2.技术体系成熟：基础算力、核心算法、使能技术协同突破，军事大模型、无人集群、边缘计算实现规模化应用，技术成熟度普遍达到 L3-L4 级（有限自主到高度自主），部分战术级系统已具备完全自主能力。

3.产业格局分化：美国占据技术与生态领先，中国、俄罗斯形成差异化优势，欧盟、以色列等加速追赶，全球军工智能体市场 2026 年规模超 500 亿美元，2030 年将突破 1500 亿美元，年复合增长率维持在 13% 以上。

4.实战效能凸显：俄乌冲突中智能无人装备改变战场态势，美以伊行动中 AI 实现全流程决策赋能，无人集群、自主打击、智能情报成为现代战争关键制胜要素。

5.治理挑战严峻：算法对抗、模型漂移、网络入侵等技术风险突出，自主失控与伦理争议频发，国际规制缺失，亟需构建全生命周期安全治理体系。

本报告建议，各国应强化顶层战略布局，聚焦芯片、算法、操作系统等核心技术攻关，完善试验鉴定与标准体系，推进军民融合与生态构建，加强技术安全与国际规则协同，以应对全球智能体军事竞争的新挑战。

关键词

军工智能体；智能化战争；OODA 闭环；无人作战系统；多智能体集群；军事大模型；产业链；实战应用；技术治理

第九章 发展趋势与前景判断

军工智能体正处在技术爆发、产业重构、战争范式革命三重叠加的历史拐点。以大模型、自主无人、集群智能、网电对抗、全域杀伤链为核心的智能化能力，正在从辅助要素上升为决定作战胜负的核心战斗力。未来 5—10 年，全球军事智能化将进入高速度迭代、高投入竞争、高强度部署、高风险博弈的新阶段。技术上从 “弱智能” 走向 “强智能、自主智能、认知智能”；产业上从 “硬件主导” 走向 “软件定义、数据驱动、算法制胜”；战争形态上从 “体系对抗” 走向 “智能体主导的分布式、全域化、秒级化作战”。

本章基于全球技术演进、大国竞争格局、实战化应用成效与未来军事需求，对技术趋势、产业趋势、战争形态趋势进行系统性、前瞻性、可落地的全景判断，明确军工智能体的发展方向、突破路径、应用前景与战略影响，为战略规划、装备发展、科研布局、政策制定提供支撑。

一、技术趋势

未来一段时期，军工智能体将呈现大模型赋能、跨域集群融合、端边云一体化、高鲁棒抗扰四大技术主线，整体从 “单装智能” 迈向 “体系智能”，从 “规则智能” 迈向 “认知智能”，从 “依赖环境” 迈向 “极端适应”。

（一）大模型驱动智能体进化：从任务专用到通用智能

大模型正在彻底重构军工智能体的技术底座，使其具备理解、推理、规划、协同、自适应等类人智能，推动智能体从 “专用弱 AI” 向 “通用强 AI” 跨越。

1. 军用大模型成为智能体 “统一大脑”

未来指挥、侦察、打击、保障、网电对抗等各类智能体将共享底层军用大模型，实现知识统一、逻辑统一、决策统一、行为统一。

（1）自然语言指挥：指挥员用语音、文字直接下达指令，大模型自动生成作战方案；

（2）跨域理解能力：同时理解图像、电磁、语音、文本、态势数据；

（3）零样本 / 小样本快速适配：无需大量重训即可适应新目标、新场景、新战术；

（4）常识与军事逻辑注入：具备军纪、法规、伦理、约束规则的内嵌理解。

军用大模型将使智能体不再依赖专用数据集、不再依赖人工编程、不再依赖固定规则，真正具备战场临场理解与决策能力。

2. 小样本、弱监督、自学习成为常态

传统 AI 依赖海量高质量标注数据，未来军工智能体将全面转向：

（1）小样本学习：仅需数帧图像即可识别新型目标；

（2）弱监督学习：从模糊、残缺、干扰数据中稳定学习；

（3）在线自学习：战场实时更新模型，自动适应模型漂移；

（4）终身学习：全生命周期持续进化，越用越聪明。

这将彻底解决战场数据难获取、标注成本高、更新慢、泛化差等核心痛点。

3. 具身智能与认知智能进入实战化

具身智能（Embodied AI）让智能体通过与环境交互、试错、反馈自主学习技能，类似人类 “从实践中学习”。

（1）无人装备可自主探索地形、适应障碍、优化机动；

（2）智能体具备意图预测能力，可预判敌方下一步行动；

（3）具备因果推理能力，而非简单统计关联。

认知智能将使军工智能体从 “识别目标” 升级为 “理解战场、理解战术、理解意图”。

（二）跨域集群协同常态化：从单平台作战到分布式智能杀伤网

跨域集群协同是未来作战的核心形态，指空、地、海、潜、网、电、天多域智能体自主组网、自主协同、自主遂行复杂作战任务，形成分布式、去中心化、抗毁性极强的智能作战体系。

1. 跨域无人集群成为标准作战单元

未来战场将出现大量混合集群：

（1）空中：无人机、巡飞弹、忠诚僚机；

（2）地面：无人战车、机器人、智能弹药；

（3）海上 / 水下：无人艇、UUV、智能浮标；

（4）网电：电子战、网络攻防智能体。

集群内智能体自主通信、自主分配任务、自主互补短板、自主重构链路，实现 “侦 — 控 — 扰 — 打 — 评” 一体化闭环。

2. 去中心化集群智能：无中心、抗毁、强生存

传统集群依赖中心指挥，极易被摧毁。未来集群将全面采用去中心化智能算法：

（1）无中心节点，任意单元损毁不影响整体；

（2）局部智能可涌现全局最优行为；

（3）通信断续、受限、干扰下仍能保持作战能力。

去中心化使集群难以压制、难以干扰、难以全歼，成为颠覆性作战力量。

3. 有人 — 无人深度协同：人机混合编组成为主流

未来作战班组、编队、编队将全面实现人机混合编组：

（1）有人平台负责决策、监督、高端判断；

（2）无人智能体负责前出、侦察、干扰、打击、诱骗、牺牲；

（3）人机之间自然交互、意图互通、信任增强。

有人无人协同将大幅提升作战半径、生存能力、打击效率、持续作战能力。

（三）端边云一体化与轻量化部署：智能无处不在

军工智能体必须在通信中断、带宽受限、边缘恶劣、能源紧张的战场环境下运行，因此端 — 边 — 云一体化智能成为必然技术路线。

1. 边缘智能：智能体在本地完成关键决策

未来智能体不再依赖云端，而是将模型压缩到芯片、弹载、机载、单兵、嵌入式终端，实现：

（1）低时延：毫秒级决策；

（2）断网可用：GPS 拒止、通信中断仍能自主作战；

（3）省电节能：满足长时间巡航、值守需求。

边缘智能是自主作战、实时打击、抗干扰的基础。

2. 端边云协同：分层智能、全域调度

（1）端（智能体）：执行、感知、轻量推理；

（2）边（车载 / 舰载 / 场站服务器）：目标融合、局部协同、实时调度；

（3）云：大模型训练、全局态势、战略决策、持续进化。

端边云一体化使智能体既具备边缘自主性，又具备全局体系优势。

3. 模型轻量化、量化、蒸馏全面普及

为适配边缘算力，军用大模型将广泛采用：

（1）模型量化（INT4/INT8）；

（2）知识蒸馏；

（3）动态稀疏推理；

（4）专用神经网络加速器（NPU）。

未来指甲盖大小芯片即可运行轻量化军用大模型，智能无处不在。

（四）高鲁棒性与对抗环境适配：战场越恶劣，智能越可靠

军工智能体必须在强对抗、强欺骗、强干扰、强极端环境下保持稳定，因此高鲁棒性成为核心技术追求。

1. 对抗鲁棒：抵御对抗样本、欺骗、诱骗

未来智能体将内置对抗训练、鲁棒特征提取、异常检测、多模态校验，使对抗伪装、信号欺骗难以奏效。

（1）视觉抗欺骗：不怕贴纸、伪装、纹理扰动；

（2）电磁抗干扰：不怕信号篡改、频率诱骗；

（3）行为校验：异常决策自动报警、自动回退、人工接管。

2. 极端环境鲁棒：全气候、全地形、全工况适应

智能体将具备：

（1）高低温、高湿、高盐、高振动适应性；

（2）沙尘、雨雾、烟雾、眩光下稳定感知；

（3）强电磁、核辐射环境下芯片容错、系统自愈。

3. 故障鲁棒：自检测、自诊断、自修复、自重构

未来智能体具备类生命体自愈能力：

（1）传感器故障自动切换冗余；

（2）通信中断自动切换链路；

（3）软件故障自动重启、回退、安全关机。

高鲁棒性使军工智能体从实验室走向真实战场、从晴天走向恶劣天候、从和平环境走向高强度战争。

二、产业趋势

军工智能体产业正在经历结构性重塑，呈现军民融合深度化、装备形态软件化、供应链安全自主化三大趋势，产业格局、商业模式、竞争逻辑全面改变。

（一）军民融合深化：民技军用成为主流路径

未来军工智能体70% 以上基础技术将来自民用领域，军民融合从 “配套” 升级为 “技术源头、创新引擎、生态支撑”。

1. 民用 AI 技术快速向军事迁移

民用大模型、计算机视觉、信号处理、机器人、无人机、芯片等技术，经过安全改造、加固、适配、国产化后，直接进入军工领域：

（1）AI 算法：民用框架 → 军用加固；

（2）无人系统：民用无人机 / 机器人 → 军用改型；

（3）算力芯片：民用高性能芯片 → 军用加固、抗辐照。

军民融合将大幅降低成本、缩短周期、提升技术代差。

2. 军工需求牵引民用技术高端化

军事场景的极端性、可靠性、安全性、实时性要求，反过来推动民用技术突破瓶颈：

（1）高可靠芯片；

（2）强鲁棒 AI；

（3）抗干扰通信；

（4）极端环境传感器。

军民双向赋能将形成良性技术循环。

3. 民企成为军工智能体重要创新主体

在无人机、算法、软件、仿真、集成等领域，民营企业凭借灵活、高效、迭代快，成为军工体系不可或缺的部分：

（1）无人机与集群；

（2）AI 算法与平台；

（3）模拟训练与仿真；

（4）系统集成与数字化保障。

军民融合将构建小核心、大协作、强创新、高效率的现代军工体系。

（二）软件定义装备成为主流：硬件标准化，软件差异化

未来装备将从 “硬件决定性能” 转向 “软件定义能力、数据决定效果、算法决定胜负”。

1. 软件定义作战能力

同一硬件平台，通过加载不同软件即可切换任务：

（1）无人机：侦察 → 干扰 → 打击 → 通信中继；

（2）电子战平台：侦察 → 测向 → 干扰 → 欺骗；

（3）战车：突击 → 侦察 → 保障 → 指挥节点。

装备能力不再依赖生产线改造，而是远程在线升级。

2. 装备变成智能终端

坦克、战机、舰船、导弹不再是孤立装备，而是战场智能终端：

（1）实时感知；

（2）实时接入网络；

（3）实时更新模型；

（4）实时协同作战。

硬件趋于标准化、模块化、低成本化，价值集中在软件、算法、数据、系统。

3. OTA 在线升级成为常态

未来主战装备将像手机一样OTA 在线升级：

（1）升级目标库；

（2）升级算法；

（3）升级战术库；

（4）升级协同策略。

装备战斗力在服役期内持续增长，永不落后。

（三）供应链自主可控强化：安全优先、自主优先、可信优先

军工智能体涉及算法、芯片、操作系统、传感器、数据、平台全链条，大国竞争背景下，自主可控、安全可信、国产替代成为产业铁律。

1. 核心技术全面自主

（1）自主 AI 框架与模型；

（2）自主嵌入式芯片与 NPU；

（3）自主实时操作系统；

（4）自主传感器与器件。

2. 供应链安全可审计、可追溯

（1）关键环节去风险、去依赖、可替代；

（2）供应链全链条可信、可查、可验、可管；

（3）严防后门、投毒、漏洞、逻辑炸弹。

3. 安全左移：安全内置、可信优先

未来装备从设计之初即嵌入：

（1）可信启动；

（2）硬件隔离；

（3）加密存储；

（4）入侵检测；

（5）行为审计。

产业逻辑从先能用、再好用转向先安全、再能用、再强大。

三、战争形态趋势

军工智能体将彻底重塑战争的时空观、能量观、控制观、胜负观，推动战争形态进入智能体主导、分布式、无人化、秒级决策的全新阶段。

（一）智能体主导的分布式作战：集中式力量解体，分布式智能崛起

传统作战依赖集中部署、集中指挥、集中保障，易被发现、被压制、被摧毁。未来战争将全面转向智能体主导的分布式作战。

1. 兵力分散，效能集中

大量小型化、低成本、模块化智能体广域散布，但通过智能协同形成全局杀伤效能，实现：

（1）难以预警；

（2）难以锁定；

（3）难以压制；

（4）难以全歼。

2. 去中心化指挥，自适应作战

无中心指挥节点，智能体自主感知、自主组网、自主决策、自主攻击，体系抗毁性提升一个数量级。

3. 作战单元微型化、集群化、泛在化

未来战场处处是作战单元、时时在交战、全域在感知，形成泛在杀伤网，传统防御体系彻底失效。

（二）决策速度从人类级到机器级：OODA 循环进入毫秒时代

战争制胜的核心从火力优势、信息优势转向决策优势。智能体将 OODA 周期从分钟级压缩至毫秒级，形成降维打击。

1. 机器决策超越人类极限

（1）目标识别：毫秒级；

（2）威胁评估：毫秒级；

（3）火力分配：毫秒级；

（4）干扰对抗：毫秒级。

快的打败慢的将成为铁律。

2. 人类从“操作员”变为“监督者、授权者、伦理把关者”

未来指挥链：

（1）机器：完成感知、识别、规划、协同；

（2）人类：授权、监督、中止、约束、伦理判断。

人类不再参与实时控制，而是掌握最终权、监督权、停止权。

3. 战争进入“瞬时交战、瞬时定胜负”

未来局部冲突可能在几分钟甚至几十秒内决出胜负，传统指挥层级被彻底压扁，战略决策、战役指挥、战术执行高度压缩。

（三）无人化、自主化、集群化深度融合：三无战争时代来临

无人化、自主化、集群化三者深度融合，将催生无人员、无固定阵地、无中心指挥的新型战争形态。

1. 无人化：零伤亡成为可能

高危任务全部由智能体承担：

（1）侦察；

（2）突防；

（3）排爆；

（4）城市巷战；

（5）电子攻击。

人员在安全圈后方决策、监督、评估。

2. 自主化：智能体具备持续作战能力

无需人类频繁干预，智能体可：

（1）自主巡航；

（2）自主搜索；

（3）自主规避；

（4）自主打击；

（5）自主返航或自毁。

3. 集群化：数量优势转化为质量优势

低成本集群以数量淹没防御、规模压制体系，使传统高端装备防不住、拦不起、打不完，彻底改变攻防成本结构。

总结

军工智能体的发展趋势清晰指向一个共同未来：

技术上，军用大模型统一智能体大脑，跨域集群成为主力，端边云一体化无处不在，高鲁棒性支撑真实战场；

产业上，军民融合深度赋能，软件定义装备，供应链全面自主可控；

战争形态上，分布式作战取代集中式作战，机器级决策取代人类级决策，无人 — 自主 — 集群融合成为主流样式。

这意味着：未来战争的核心竞争力，将是智能体的自主性、集群的协同性、决策的速度性、体系的抗毁性、供给的安全性。谁率先建成可信、可控、可用、强大的军工智能体体系，谁就能在未来军事竞争中占据战略主动、赢得战场优势、捍卫国家安全。

数据来源：北京云阿云智库・数据库